BOW模型
词袋模型（BOW，bagofwords）和词向量模型（WordEmbedding）概念介绍
词袋模型（BOW，bagofwords）和词向量模型（WordEmbedding）概念介绍例句:Jane wants to go to Shenzhen.Bob wants to go to Shanghai.⼀、词袋模型将所有词语装进⼀个袋⼦⾥，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独⽴的。
例如上⾯2个例句，就可以构成⼀个词袋，袋⼦⾥包括Jane、wants、to、go、Shenzhen、Bob、Shanghai。
假设建⽴⼀个数组（或词典）⽤于映射匹配1 [Jane, wants, to, go, Shenzhen, Bob, Shanghai]那么上⾯两个例句就可以⽤以下两个向量表⽰，对应的下标与映射数组的下标相匹配，其值为该词语出现的次数1 [1,1,2,1,1,0,0]2 [0,1,2,1,0,1,1]这两个词频向量就是词袋模型，可以很明显的看到语序关系已经完全丢失。
⼆、词向量模型词向量模型是考虑词语位置关系的⼀种模型。
通过⼤量语料的训练，将每⼀个词语映射到⾼维度（⼏千、⼏万维以上）的向量当中，通过求余弦的⽅式，可以判断两个词语之间的关系，例如例句中的Jane和Bob在词向量模型中，他们的余弦值可能就接近1，因为这两个都是⼈名，Shenzhen和Bob的余弦值可能就接近0，因为⼀个是⼈名⼀个是地名。
现在常⽤word2vec构成词向量模型，它的底层采⽤基于CBOW和Skip-Gram算法的神经⽹络模型。
1. CBOW模型CBOW模型的训练输⼊是某⼀个特征词的上下⽂相关的词对应的词向量，⽽输出就是这特定的⼀个词的词向量。
⽐如上⾯的第⼀句话，将上下⽂⼤⼩取值为2，特定的这个词是"go"，也就是我们需要的输出词向量,上下⽂对应的词有4个，前后各2个，这4个词是我们模型的输⼊。
由于CBOW使⽤的是词袋模型，因此这4个词都是平等的，也就是不考虑他们和我们关注的词之间的距离⼤⼩，只要在我们上下⽂之内即可。
NLP基础——词集模型（SOW）和词袋模型（BOW）
NLP基础——词集模型（SOW）和词袋模型（BOW）（1）词集模型（Set Of Words）：单词构成的集合，集合⾃然每个元素都只有⼀个，也即词集中的每个单词都只有⼀个。
（2）词袋模型（Bag Of Words）：如果⼀个单词在⽂档中出现不⽌⼀次，并统计其出现的次数（频数）。
为⽂档⽣成对应的词集模型和词袋模型考虑如下的⽂档：dataset = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]list of lists 的每⼀⾏表⽰⼀个⽂档第⼀步：⽣成词汇表vocabSet = set()for doc in dataset:vocabSet |= set(doc)vocabList = list(vocabSet)第⼆步：为每⼀个⽂档创建词集向量/词袋向量# 词集模型SOW = []for doc in dataset:vec = [0]*len(vocabList)for i, word in enumerate(vocabList):if word in doc:vec[i] = 1SOW.append(doc)# 词袋模型BOW = []for doc in dataset:vec = [0]*len(vocabList)for word in doc:vec[vocabList.index[word]] += 1BOW.append(vec)。
(最新整理)BOWTIE模型研究和介绍
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在领含有ห้องสมุดไป่ตู้止顶层风险事 件发生的保护性结图方法 中，或前瞻性屏障，其在 顶层事件的左边；
2021/7/26
纠正或体现控制机 构，其在顶层事件 的右边
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Bow-Tie模型应用举例
基于Bow-Tie模型的机场安全风险分析
2021/7/26
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Bow-Tie模型应用举例
事故原因
2021/7/26
屏障原因
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Bow-Tie模型介绍
Bow-Tie模型最早出现在澳大利亚 昆士兰大学关于帝国化学工业公 司危害分析的课程讲义，随后壳 牌公司将其应用于阿尔法钻井平 台爆炸灾难分析中，至今这一技 术已被广泛应用到一些重大事故 。
个人认为，此模型与传统的风险识 别方式相比，能够直观、全面的识 别风险，不易错漏。但同时，作为 主动式和预测式结合的风险识别方 式，该方式工作量较大。
纠正或体现控制机构其在顶层事件的右边bowtie02模型应用举例基于bowtie模型的机场安全风险分析bowtie模型应用举例事故原因控制措施事件屏障原因事件控制措施工03模型在实际作中的应用安监部近期工作要求安监部给出bowtie模型示例安监部给出bowtie模型翻译示例遭遇强烈机组通过飞行前准机组通过气象雷达机组严格执行颠簸飞机设计特性能够飞机机组严格执行sop在颠簸时机组旅客未系好安全带强烈颠簸前准备进行规避雷达指示进行规避颠簸下的sop能够自动修正偏离飞机失衡同时机舱得到保护一直系好安全带的人将受伤触发因素及层层防护墙不安全事件层层防护墙及潜在后果请批评指正
2021/7/26
(最新整理)BOWTIE模型研究和介绍
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Bow-Tie模型在风险管理中的应用
李晓宇
2021/7/26
bow原理
bow原理
BOW原理，也称为Bag of Words原理，是一种在信息检索和自然语言处理领域常用的文档表示方法。
这种方法的核心思想是，将一个文档看作是一个词汇集合，忽略词序和语法、句法等要素，假设文档中每个单词的出现都是独立的，不依赖于其他单词是否出现。
也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。
基于BOW原理，可以通过统计文本中每个词的出现次数来构造一个文档的表示。
具体来说，首先需要构建一个词典，将文本中的所有词进行索引和标记。
然后，利用词汇表中的索引号，将每个文档表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词在词汇表中的索引号，该维度的值为该词在文档中出现的次数。
通过这种方式，可以忽略词序和语法、句法等要素，将文本简化为一个由词频组成的向量，便于进行后续的文本分析和处理。
BOW原理不仅可以用于文本表示，还可以用于图像表示。
在图像识别领域，BOW原理可以将图像看作是一个视觉词汇的集合，忽略像素顺序和空间位置等要素，将图像简化为一个由视觉词汇频率组成的向量。
然后，利用词汇表中的索引号，将每个图像表示为一个向量，向量的每个维度对应一个视觉词汇在词汇表中的索引号，该维度的值为该视觉词汇在图像中出现的次数。
通过这种方式，可以忽略像素顺序和空间位置等要素，将图像简化为一个由视觉词汇频率组成的向量，便于进行后续的图像分析和处理。
总之，BOW原理是一种将文档或图像简化为由词频或视觉词汇频率组成的向量的方法，可以忽略词序、语法、句法、像素顺序和空间位置等要素，使得文本或图像的分析和处理更加简便。
orbslam3工作原理
ORB-SLAM3工作原理引言ORB-SLAM3是一种基于单目相机的实时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）系统。
它使用了ORB特征描述子和BoW（Bag-of-Words）模型，能够在实时运行中同时进行相机定位和场景重建。
本文将详细介绍ORB-SLAM3的基本原理。
SLAM概述SLAM是指在未知环境中，通过移动传感器（如相机、激光雷达等）获取数据，同时实时地进行自我定位和地图构建的技术。
SLAM系统通常包括前端和后端两个部分。
前端负责提取特征、建立局部地图和跟踪相机姿态，而后端则进行回环检测和优化，以提高定位和地图的精度。
ORB特征描述子ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征描述子是ORB-SLAM3中的核心特征。
ORB特征描述子具有旋转不变性和尺度不变性，适用于室内和室外环境。
ORB特征描述子的生成过程如下：1.FAST角点检测：使用高效的FAST角点检测算法，在图像中寻找具有高响应值的角点。
2.计算BRIEF描述子：在每个角点周围选择一组像素对，计算它们的差异，并将差异编码为二进制特征。
3.方向分配：计算每个角点的主方向，使得描述子具有旋转不变性。
ORB特征描述子具有低维度（256位）和高效匹配的特点，适用于实时SLAM系统。
BoW模型BoW（Bag-of-Words）模型是ORB-SLAM3中用于局部地图构建和回环检测的关键技术。
BoW模型将所有特征描述子聚类成若干类别，每个类别称为一个词袋。
BoW模型的构建过程如下：1.特征聚类：使用聚类算法（如k-means）将所有特征描述子分成若干类别，每个类别作为一个词袋的代表。
2.特征量化：将每个特征描述子映射到最近的词袋中，得到一个离散的特征表示。
3.单词统计：统计每个词袋在图像中的出现频率，得到一个向量表示。
通过BoW模型，ORB-SLAM3能够将图像表示为一个向量，从而实现图像的快速匹配和检索。
Bow模型（解释的很好）
Bow模型（解释的很好）Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR领域. 该模型忽略掉⽂本的语法和语序, ⽤⼀组⽆序的单词(words)来表达⼀段⽂字或⼀个⽂档. 近年来, BoW模型被⼴泛应⽤于计算机视觉中. 与应⽤于⽂本的BoW类⽐, 图像的特征(feature)被当作单词(Word).引⼦: 应⽤于⽂本的BoW modelWikipedia[1]上给出了如下例⼦:John likes to watch movies. Mary likes too.John also likes to watch football games.根据上述两句话中出现的单词, 我们能构建出⼀个字典 (dictionary):{"John": 1, "likes": 2, "to": 3, "watch": 4, "movies": 5, "also": 6, "football": 7, "games": 8, "Mary": 9, "too": 10}该字典中包含10个单词, 每个单词有唯⼀索引, 注意它们的顺序和出现在句⼦中的顺序没有关联. 根据这个字典, 我们能将上述两句话重新表达为下述两个向量:[1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1][1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]这两个向量共包含10个元素, 其中第i个元素表⽰字典中第i个单词在句⼦中出现的次数. 因此BoW模型可认为是⼀种统计直⽅图 (histogram).在⽂本检索和处理应⽤中, 可以通过该模型很⽅便的计算词频.应⽤于计算机视觉的BoW model[2]Fei-fei Li[3]在中提出了⽤BoW模型表达图像的⽅法. 他们认为, 图像可以类⽐为⽂档(document), 图像中的单词(words)可以定义为⼀个图像块(image patch)的特征向量. 那么图像的BoW模型即是 “图像中所有图像块的特征向量得到的直⽅图”. 建⽴BoW模型主要分为如下⼏个步骤: 1. 特征提取假设有N张图像, 第i张图像图像可由n(i)个image patch组成, 也即可以由n(i)个特征向量表达. 则总共能得到sum(n(i))个特征向量(即单词).特征向量可以根据特征问题⾃⾏设计, 常⽤特征有Color histogram, SIFT, LBP等.2. ⽣成字典/码本(codebook)对上⼀步得到的特征向量进⾏聚类(可以使⽤K-means等聚类⽅法), 得到K个聚类中⼼, ⽤聚类中⼼构建码本.3. 根据码本⽣成直⽅图对每张图⽚, 通过最近邻计算该图⽚的每个 “单词”应该属于codebook中的 “哪⼀类”单词, 从⽽得到该图⽚对应于该码本的BoW表⽰. Reference[1]. Bag-of-words model. (2012, November 30). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 11:48, December 3, 2012, from[2]. Bag-of-words model in computer vision. (2012, October 11). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 11:50, December 3, 2012, from[3]. L. Fei-Fei and P. Perona (2005). . Proc. of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition. pp. 524–531.。
一种基于BoW物体识别模型的视觉导航方法
觉 导航 中通 常采 用 视觉 传感 器 来 检 测 环 境 中 的一
些显著路标 ， 实现快速 自定位． 通过路标将全局路
航之外还有一定功能的目标或特征； 人工路标是为
收稿 日期 ： ０ １ｌ－３ 作者简介 ： ２ １ 一ｌ ． ２ 李新德 （９ ５ ） 男 ， １７ 一 ， 博士 ， 副教授 ，ｉｄｌ ｅ．ｄ ．ｎ ｘｎ ｅ ＠ｓｕ ｅｕ ｃ ． ｉ
一
采用最近邻归类 ， １８ ＳＦ 特征量化为视觉 将 ２维 Ｉ Ｔ
单词 ． 后统 计每 幅 图像 中 视觉 单 词 出现 频 率 ， 然 构
造视 觉 单词直 方 图．
支 持 向量 机具 有小 样本 下推 广 能力强 的优 势． 针对 多 分类 问题 可 以对 每 一 类物 体 构 建 “ 对 多 ” 一 支 持 向量机 ． 过离 线 训 练 的方式 ， 室 内常见 物 通 为 体 建立 基 于 Ｂ Ｗ 模 型 的线 性 支 持 向量 机 ， 结 果 ｏ 将 保 存 为 自然 路标 数据 库．
基 金项 目： 国家 自然科学基金资助项 目（０ ０ ０ ３６ ５ ９ ） 江苏省 自然科学基金资助项 目（ Ｋ ０ ０ ０ ） 图像信息处理 与智能控制教 育 ６ ８ ４６ ，１７ ０ １ 、 １ Ｂ ２１ ３ 、 ４ 部重点实验室开放基金资助项 目（ ０ ９ ２ 、 ２ ０ ０ ） 东南大学优秀青年教师教学与科研 资助计划资助项 目（ ２ ８０ ２３ 、 ３ ００ １ ） 东南大学创新 ０ 基金资助项 目（２ ８０ ５ １ ． ３ ０ ００ ０ ）
第４ ２卷 第 ３期
２１ ０ ２年 ５月
东 南 大 学 学 报 （自然科 学版 ）
Ｊ ＵＲ Ｌ Ｏ Ｏ Ｈ ＡＳ ＮＩ ＲＳＴ （ ｔｒｌ ｃｅｃ ｄｔ ｎ Ｏ ＮＡ Ｆ Ｓ ＵＴ Ｅ ＴＵ ＶＥ ＩＹ Ｎａ ａ Ｓ ｉ ｅＥ ｉｏ ） ｕ ／ ｎ ｉ
企业安全风险管理知识培训——基于Bowtie模型的风险管理课件
— — 基于BOWTIE模型方 法
企全安业
目 录
1 风险管理概述 2 风险管理规划 3 风险评价 4 风险控制 5 风险监控
6 信息管理及更新
口划理管口 概述理管口信理新及息更管
PART 风险管理概述
1
理概风述管险TRAP
定义
危害 Hazard： n 造成事故的一种潜在危险，它是 超出人的直接控制之外的某种潜在 的环境条件。
恢程控蝶蝴件事般制威屏)一障口复(
风险管理在避免事故的过程中的作用
危
害/
危 险
后 顶事件
源
果
威胁
行为/状态
屏障
如：硬件、仪器、程序、 培训
恢复控制
如：警报、消防、应急程 序、 训练、救助
辨识
评价
恢程在控件事辨作理制威用故免屏避管障的中口复
措施
风险管理的程序
规划
风险评价
风险控制
风险监控
l组 织 l 目的 l范 围 l准 则 l 时机
价等划和风产段建规投行计运评范设、阶险围；
风险评价准则
则价风评准险
风险评价时机
风险评价频率
作业 具有危害的日常作业活动 新建、扩建、改建及变更
设备拆除 关键生产装置、设施
频率 频繁进行 特定时间进行 特定时间进行 定期进行
活有作危具动业率害的常日频业频作价风机评率时险
风险评价时机
法律明确规定的风险评价：
风险评价结果
n操作规程——屏障、恢复措施； n工程控制——屏障、恢复措施； n检查——屏障、恢复措施； n标识——屏障、恢复措施； n应急计划——恢复措施。
培训
作价结划和果风恢训控规计评、险；